Objetivo da química quântica é prever propriedades químicas e físicas moleculares com base na posição de seus átomos, evitando experimentos caros e longos. Em princípio, isso pode ser solucionando a equação de Schrodinger.
Cientistas utilizaram inteligência artificial (IA) para calcular o estado fundamental da equação de Schrodinger em química quântica, que trata da função de onda, ou seja, um objeto matemático que especifica o comportamento dos elétrons em uma molécula. O método de aprendizado desenvolvido pelos pesquisadores pode alcançar uma combinação sem precedentes de eficiência e precisão computacional, de acordo com estudo publicado na revista científica Nature Chemistry.
"Em vez da abordagem padrão de compor a função de onda a partir de componentes matemáticos relativamente simples, projetamos uma rede neural artificial capaz de aprender os padrões complexos de como os elétrons estão localizados ao redor dos núcleos […]. Acreditamos que a nossa abordagem pode impactar significativamente o futuro da química quântica", afirma em comunicado Frank Noé, coautor do estudo.
A rede neural projetada pelos cientistas é uma nova maneira de representar as funções de onda dos elétrons. Jan Hermann, principal autor do estudo, projetou as principais características do método usado pelo estudo e comenta que a grande dificuldade encontrada foi abordar a antissimetria das funções de onda.
"Uma característica peculiar das funções de onda eletrônica é sua antissimetria. Quando dois elétrons são trocados, a função de onda deve mudar seu sinal. Tivemos que construir essa propriedade na arquitetura da rede neural para que a abordagem funcionasse", diz o cientista.
Ainda existem muitos desafios a serem superados antes que o método de Hermann e Noé esteja pronto para aplicação industrial. Noé destaca, todavia, que esta é uma pesquisa fundamental, "é uma abordagem nova para um problema antigo nas ciências moleculares e materiais, e estamos entusiasmados com as possibilidades que ela abre […]. Construir a física fundamental na IA é essencial para sua capacidade de fazer previsões significativas no campo. É aqui que os cientistas podem dar uma contribuição substancial à IA e é exatamente no que meu grupo está focado".
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